MBA基础课程
财务和管理会计理论和概念及其在财务和管理决策中的应用的考试。不计入MACC学位。学时：7周学时：3
本课程介绍财务工具的基本概念和分析，以做出有效的管理决策。主题包括财务经理在组织中的角色，影响公司内部管理的决策，财务报表分析，以及运营计划和预算。学时：7周学时：3
介绍统计方法，包括概率概念，推理技术，方差分析，回归分析，卡方和其他非参数分析。本课程侧重于使用计算机进行统计分析。学时：7周学时：3
MBA课程
本课程的目标是回顾财务报告的某些要素，发展财务分析技能，并获得使用会计信息进行决策的经验。先决条件：ACCT 6301或ACCT 2301和ACCT 2302或同等学历。学时：7周学时：3
本课程将经济分析应用于商业世界中的管理问题。考虑的具体主题包括需求分析、生产和成本、定价政策和市场结构。广泛使用案例分析。学时：7周学时：3
高级主题和案例的研究纳入管理金融。本课程建立在金融基础课程的基础上；涵盖的主题包括证券估值、商业估值和投资决策、资本结构、资本成本、合并和收购、营运资金管理、国际公司融资和风险管理。前提条件：国际泳联6303或国际泳联3380或同等学历。学时：7周学时：3
管理组织在应用信息系统时使用的资源（计算机、网络、软件、数据和人员）的替代方法。用户/经理的角色是识别机会，获得计算机应用和创造性地使用信息技术来改进操作，战术和战略计划和绩效。涵盖的主题包括企业系统、管理支持系统、决策支持系统、电子商务应用。学时：7周学时：3
本课程是一门基于消费者导向、创新和创造性地适应变化、营销活动的文化内涵以及理论在营销中的作用的营销政策和决策的高级学习。它调查了市场营销如何影响整体企业和商业决策，并让学生有机会了解产品规划、促销定价和分销方面的高级战略营销决策。学时：7周学时：3
正式组织理论和个人在组织中的相互关系的分析。将组织作为权威、地位、领导、方向、文化、道德、沟通和影响的系统进行研究。学时：7周学时：3
研究生产函数在商业系统中的作用及其与市场营销和财务的关系。重点是在制造业和非制造业服务组织的转型过程中提高生产力所必需的决策。生产系统设计、产能管理、质量管理策略；生产计划，库存计划和控制，设施选址和供应链管理进行了探讨。系统研究包括准时制，全面质量管理和柔性制造系统。学时：7周学时：3
这门顶级课程整合了职能领域的知识，涵盖了战略制定、实施和评估。研究了各种环境和行业中不同类型的组织。技术、文化和伦理是考虑的重要环境变量。学时：7周学时：3
商业研究技术和方法。主题包括科学方法、商业信息来源、研究计划的制定和评估、研究设计、比例和仪器设计、抽样设计、统计软件包和应用、研究报告和写作以及商业研究中的伦理考虑。学时：7周学时：3
MBA商业分析课程
本课程提供了卫生信息系统的基础知识和信息系统在医疗机构有效运作中的作用。本课程的重点是：HMIS的发展、HMIS的组成和基本功能、医疗机构的技术基础设施、HER、HIE、CPOE和CDSS等基本概念、HIPPA、HL7和DICOM等HMIS标准、医疗机构的战略信息系统规划、系统分析和项目管理、信息安全问题以及HMIS专业人员在医疗机构中的作用。学时：7周学时：3
本课程旨在解决MSBA项目的第二个目标，“学生将使用当代信息系统和分析工具来获取和管理商业分析数据。”通过完成本课程，学生将掌握获取、创建、检查和管理医疗保健数据的技能。本课程向学生介绍当代复杂的数据管理和分析软件，这是最常用的医疗保健行业。学生将在数据格式、数据转换、数据导出和导入、数据获取和清理、数据字典和数据操作方法、设置域、约束、最佳数据类型、高级SQL查询、数据可视化以及包括备份和恢复在内的数据资源管理方面发展能力。学时：7周学时：3
本课程教导学生如何在组织环境中应用计算工具来应对新的分析挑战。对于一系列组织分析案例问题，学生将学习如何选择合适的数据，存储和格式化数据以供分析，基于编程和脚本语言创建定制的计算解决方案，并以各种形式（包括表格和图形/可视化方法）呈现结果。学生将在桌面、云和高性能计算环境中应用R和Python等软件语言学时：7周学时：3
本课程向学生介绍社交媒体分析的概念和用于分析社交媒体数据（如文本，网络和动作）的技术。学生将学习如何从流行的社交媒体平台中提取数据，并使用R等软件工具分析这些数据，以识别趋势、情绪、意见领袖和社区。学时：7周学时：3
本课程向学生介绍数据可视化和仪表板。学生将学习数据可视化的最佳实践，使用结构化查询语言（SQL）进行数据检索，提高分析技能，并学习如何设计仪表板以支持管理决策。学生将有机会获得数据检索和可视化方面的实践经验。学生将使用Tableau作为数据可视化和仪表板的主要工具，但将开发可应用于该领域最常见软件包的可转移技能。学时：7周学时：3
本课程为学生提供各种管理决策分析技术的知识和技能，包括大数据分析。将涵盖许多定义良好的数据挖掘技术，如分类、估计、预测、亲和分组和聚类以及数据可视化。还将讨论跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM）。数据挖掘技术将应用于各种商业应用，包括目标营销、信用风险管理、信用评分、欺诈检测、医疗信息学、电信和网络分析。学时：7周学时：3
本课程向学生介绍企业数据资源的管理和协调，以提高整个企业的决策能力。学生将学习如何从企业数据中识别关键绩效指标，如何区分企业分析与其他形式的分析，如何确定哪些专有数据将提供分析优势，以最大限度地提高对企业的影响，最新的分析技术和最新案例的最佳实践。学生将参与一个反复的过程，从组织内的多个功能领域探索数据，以获得可操作的见解，并交流发现，以帮助企业提高决策质量。学时：7周学时：3
本课程使学生全面了解组织环境中与信息安全和信息保障相关的问题和解决方案。学生学习如何对现场安全与保障、硬件与软件可靠性与风险、网络可靠性与安全进行定量和定性的安全风险评估分析。学生将进行数据收集和分析方法，以解决预期的故障、攻击的发生率和严重程度、事故和自然行为，以及它们对运营和预算的影响。学时：7周学时：3
本课程向学生介绍现代机器学习方法，这些方法可以应用于建立预测模型和发现数据中的模式，以便更好地进行商业决策。学生将学习在R编程语言中实现机器学习技术，以理解复杂的数据集。本课程将使学生能够通过识别从数据驱动的商业智能中获得商业价值的机会来解决商业问题。先决条件：QUMT 6303或QUMT 3341或同等学时：7周学时：3
本课程介绍规范分析的原理和技术。这些工具为业务实体和决策者提供了评估绩效、制定决策、设计策略和管理风险的合理工具。学生将学习如何使用分析模型来评估在许多商业决策中普遍存在的不确定性。由于商业问题通常有不同的解决方案，学生将学习如何使用分析模型来评估各种商业解决方案，并确定最佳的行动方案。本课程涉及电子表格建模和其他分析包的实践学习经验。重点是如何运用这些分析方法来促进不同行业和职能领域的管理决策。学时：7周学时：3
